迭代是通过重复执行的代码处理相似的数据集的过程，并且本次迭代的处理数据要依赖上一次的产生的结果为下一次产生结果的初识状态，如果中途中有任何停顿，都不能算是迭代。常见的可迭代对象有：集合数据类型，如list,dict,set,str等生成器（generator）,包括生成器和带yield的生成器函数在python中，如果给定一个列表、元组、字符串...,我们可以通过for循环来遍历，这种遍历我们称之

目录1、time模块介绍1.1 时间戳2.1 结构化时间对象1.3 格式化时间的字符串1.4 三种格式之间转换1.5 计数函数2、datetime模块介绍2.1 datetime.date类2.2 datetime.time类2.3 datetime.datetime类（最常用）2.4 datetime.timedalta类3、calendar模块介绍3.1 常用方法3.2 Calendar类3.

目录1、random库介绍2、常用函数3、不常用函数4、案例random模块实现了各种分布的伪随机数生成器，为什么称为伪随机数：即使人类使用算法等方式，以一个基准（也被叫做种子，最常用的就是时间戳）来构造一系列数字，这些数字的特控符合人们所理解的随机数。但因为是通过算法得到的，所以一旦算法和种子都确定，那么产生的随机数序列也是确定的，所以叫伪随机数random.seed(a)设置初始化随机种子，可

python推导式是一种独特的数据处理方式，可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。python支持各种数据结构的推导式：列表推导式元祖推导式字典推导式集合推导式1.列表推导式，又称列表解析式2.作用：一种简明扼要创建列表3.格式格式1:[表达式 for 变量 in iterable(可迭代对象)]格式2:[表达式 for 变量 in iterable(可迭代对象) if 条件]可迭代对

目录1、random库介绍2、常用函数3、不常用函数4、案例random模块实现了各种分布的伪随机数生成器，为什么称为伪随机数：即使人类使用算法等方式，以一个基准（也被叫做种子，最常用的就是时间戳）来构造一系列数字，这些数字的特控符合人们所理解的随机数。但因为是通过算法得到的，所以一旦算法和种子都确定，那么产生的随机数序列也是确定的，所以叫伪随机数random.seed(a)设置初始化随机种子，可

目录1、lambda函数介绍2、lambda函数与def函数的区别3、lambda案例4、map方法混搭有时在使用函数时不需要给函数分配一个名称，该函数就是“匿名函数”。在python中使用lambda表达式表示匿名函数语法：lambda 参数列表：lambda体lambda是关键字声明，在lambda表达式中，参数列表与函数中的参数列表一样，但不需要用小括号括起来，冒号后面是lambda体，la